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1 気象庁全球モデルの開発と 評価検証の取り組み 金浜貴史 気象庁予報部数値予報課 地球流体データ解析 名古屋大学 1

2 はじめに 気象庁における全球モデル 全球モデルの開発 開発環境 直近の技術的課題 評価 検証の取り組み まとめ 2

3 はじめに 3

4 気象庁全球モデルの特徴 現業数値予報モデル 基盤モデルの一つ 多様な業務と関係 歴史が古い = 先人の知恵と努力の結晶 4

5 計算機更新 New (from 5 JUN 2012) Old Machine Hitachi SR16000/M1 Hitachi SR11000/K1 CPU Power 7 (3.83GHz, 8core) Power 5+ (2.1GHz) CPU/NODE 4 processors (total 32cores) 16 processors NODE 864 (432x2) 160 (80x2) Peak Performance 847 (423.5x2) Tflops 21.5 (10.75x2) Tflops Main Memory 108 Tbyte 10 Tbyte operation was started on 5 June March

6 将来の全球数値予報モデルのスペック モデル現在計画 GSM Global Spectral Model WEPS One-Week Ensemble Prediction System TEPS Typhoon Ensemble Prediction System 解像度 TL959L60( 水平約 20km) TL959L100 初期時刻 00,06,12,18UTC -> 予報時間 216 時間 12UTC 84 時間 (00,06,12,18UTC) Assimilation 4 次元変分法 -> 解像度 TL319L60( 水平約 55km) TL479L100 初期時刻 12UTC 00,12UTC メンバー数 x 2 予報時間 216 時間 432 時間 (13メンバー) 216 時間 (14メンバー) 解像度 TL319L60 TL479L100( 水平約 40km) 初期時刻 00,06,12,18UTC -> メンバー数 予報時間 132 時間 -> -> 6

7 数値予報モデル中長期計画 7

8 気象庁における全球モデル 8

9 狭義 広義の全球モデル 狭義には時間発展演算子 : 大気モデルの本来の部分 時間変化率の計算 時間積分 予報モデルであったり 4 次元変分法の中で使われたり 広義には予報モデル ( ロードモジュール全体 ):GSM 時間発展演算子 制御系 時間発展演算子を使う部分 挙動を決めるスイッチ 入力部分 リスタート モニター プロダクト作成 座標変換 診断量計算 出力 多種多様なプロダクトを作成 (p 面 or モデル面 高解像度 or 低解像度 緯度経度格子 or モデル格子 全球 or 領域 部内利用プロダクト or 部外提供用プロダクト or 開発用プロダクト.) 狭義には含まれないプロダクト作成は非常に重要 ただし労力は大きい 9

10 GSM, MSM の実際の運用 ( 解析予報サイクル ) データ入電待ち時間 全球サイクル解析 : 11 時間 50 分 (00,12UTC) 7 時間 50 分 (06,18UTC) 全球速報解析 :2 時間 20 分 メソ解析 :50 分 現実の時刻 解析時刻 メソモデルに境界値を与える 緑 : 全球モデル ( 含全球速報解析 ) 黄 : 全球サイクル解析赤 : メソモデル : 解析 : 予報 他の時刻のメソ予報は描画省略 初期時刻や用途 ( 第一推定値 or 予報値 or アンサンブル ) によって出力プロダクトが異なる

11 全球モデルの開発 開発環境 11

12 ルーチンモデルとしての全球モデル 数値予報ルーチンには ルーチン管理を容易にし ミスを減らすための数々のツールがある 記述の自由度を制限 全球モデルに限らず全ての数値予報ルーチンはこれらのツールを利用 Make file の生成からロードモジュールのビルドまで行う PBF ソースファイルの依存性やコンパイルオプションを簡潔に記述する 実行用シェルスクリプトを生成する JCL ジョブの実行順序を簡潔に記述する 入出力のデータフォーマットは NUSDAS 12

13 全球モデルのコード管理方針 積極的にコード整理をする 構成をシンプルに保つ なるべくルーチンで使う機能だけ保守 コード管理は SVN を利用 関係者で十分議論 コミット前に ML で周知 コードレビューも必要に応じて トランク ( 次期ルーチン ) とブランチ ( 共用開発ブランチ リリースブランチ 個人開発ブランチ ) 13

14 情報の共有 ミーティング メーリングリスト ( 全球用 メソ用 モデラー用 同化用 基盤整備用 ) プロジェクト管理ツール リポジトリ モデル本体はきちんと管理されてきたが 周辺ツールもきちんと管理するように徹底 1 年くらい前から Redmine を使いはじめました 14

15 Redmine を導入 知見の公開 共有へのしきいを下げる まとまった文書になる前のメモ程度も簡単に公開 失敗事例の記録 ( 成功事例よりも大事 ) 忘れやすい細かい設定やノウハウを共有 リポジトリと連係 やることをチケットに記入 チームでの開発を支援 個人での開発も支援 昔の自分は他人 15

16 全球モデルの開発 直近の科学的 技術的課題 16

17 鉛直層数の増強 鉛直層数を 60 層 ( トップ 0.1hPa) から 100 層 ( トップ 0.01hPa) へ 短期予報スケール 中 長期予報スケール 上部成層圏に感度のある観測データの利用 対流圏 成層圏の予報精度向上 モデル気候場の改善 長周期振動の表現力の向上 (QBO など ) 17

18 鉛直層数の増強 現行 60 層 ( トップ 0.1hPa) 100 層 ( トップ 0.01hPa) 0.01hPa 0.01hPa 4 層 9 層 1hPa 1hPa 21 層 32 層 100hPa 100hPa 35 層 59 層 対流圏を中心に どの高度でも高解像度化 中間圏はほぼスポンジ層 成層圏の精度を向上させたい いままであまり見てこなかった領域であり試行錯誤中 18

19 変分法データ同化の中の予報モデルの継続的アップデート 変分法データ同化の中に予報モデルは時間発展演算子として組み込まれている 予報をする予報モデルと変分法の中の予報モデルはコードが別 変分法用には摂動予報 / 随伴コードも必要 最新のモデルと変分法内のモデルで整合性が取れていない 変分法用の部分もモデラーが責任を持って書く 19

20 変分法データ同化の中の予報モデルの継続的アップデート TL959 非線形モデル (9 時間予報 ) 予報モデル 第一推定値 (TL959 1 次トラジェクトリ ) 内挿 (TL959 TL319) TL959 と TL319 の解像度による違いを少なく 最新の予報モデルを変分法内の予報モデルにも反映させる 非線形予報を良く近似する摂動予報とその随伴予報 解析担当の負担を軽減 ミニマイザ 4 次元変分法 格納配列 J TL319 摂動予報 [PF] TL319 随伴予報 [AD] Qc, D 値計算 ( fcst Obs) TL319 非線形予報 [NL] TL319 高次トラジェクトリ群 ( 毎ステップ ) 反復計算 J 観測値等

21 予報モデルの高速化 現業モデルとして決められた時間内に計算を終える必要がある通常予報 (00,06,12,18ini) 延長予報 12ini 2100sec(35min) 以内 資源 2700sec(45min) 以内 84h 予報は 1500sec(25min) 以内である必要 84h~264h 予報は 2100sec(35min) 以内である必要 TL959L60 120mpi/15node SR

22 予報モデルの高速化 物理過程の高度化や鉛直層数増強も控えている 高速化したい ( 環境変数 ) 通信の隠蔽 特定プロセスでのI/Oの集中をやめる アルゴリズムの見直し プロダクト作成のためのノード集約で 55% Others 2% Physics 11% Product/Output 17% Input 1% Communication 30% ルジャンドル変換で 57% Dynamics 39% 84 時間予報の計算時間の内訳 (TL959L60/15node SR16000) 22

23 評価 検証システムの整理拡充 実験結果の検証パッケージはすでに存在 検証から可視化までの開発者の手間を軽減 ミスを防止 指標の統一 が 長年使用されているうちに問題点が明らかに 機能の不足 移植性 保守性 拡張性が高くない 思想を継承しつつ評価 検証ツールを整理 指標の拡充 ( モデルの出力を多様な視点から見る ) 移植性 保守性 拡張性を高く 23

24 全球モデルの開発 評価 検証の取り組み 24

25 現業モデルとして 高速 制限時間内にプロダクトを出す 高速化 より高精度のスキーム 高解像度化に 高い計算安定性 落ちないこと 高精度 精度良くあることが必要不可欠 どこが問題なのか を探る 25

26 RMSE (m) 北半球 500hPa 高度の 5 日予報 RMSE 経年変化 (1995 年 1 月 年 4 月 前 12 ヶ月移動平均 ) モデルの雲スキーム改良 55km30 層化モデルの積雲スキーム改良 JMA( 日 ) ECMWF( 欧 ) NCEP( 米 ) UKMO( 英 ) 著しい向上停滞期 3 次元変分法データ同化導入 精度に大きな差 衛星輝度温度データ直接同化開始モデルの積雲スキーム改良 極域衛星風データ同化開始モデルの雲スキーム改良モデルの放射スキーム改良 モデルの放射スキーム改良 55km40 層化衛星, 海上風データ同化開始 4 次元変分法データ同化導入モデルにセミラグランジアンスキーム導入 20km60 層化 衛星観測データの同化 4 次元変分法データ同化手法の導入で継続的な精度向上 モデルに適合ガウス格子導入 静止衛星輝度温度データ同化開始解析 55km 化 GPS 掩蔽データ同化開始 気象庁の全球数値予報システムの主な変更点 ( 緑 : モデル物理過程 黒 : モデル力学過程 解像度 紫 : データ同化システム 青 : 新たに同化されたデータ ) とその時期を矢印で示す 26

27 システムの改良点を 検出するために モデル出力 (= トータル性能 ) の検証は非常に重要 一方 モデル出力は素過程の複雑な相互作用の結果であるため 素過程の改良点に辿りつくことは簡単ではない 素過程の改良はトータル性能の向上に必要不可欠 一方 一つの過程だけ改良しても 今まで表面化していなかった問題が明らかになり トータル性能が出ないこともある (compensating error の顕在化 ) 27

28 システムの改良点を 検出するために モデル出力を様々な切り口で見てみる 例えば 解析インクリメントが決まった時刻 場所に出ていないか? 層積雲スキームの改良につながった スコアが大きく悪化しているときがないか? 日々のスコアの例 2012 年 7 月の北半球 Z500 の 120 時間予報の日々のアノマリ相関係数 JMA のスコアが極端に悪いただし アンサンブルメンバーの広がりも大きく 海外センターの予報スコアも悪い 予報が難しい場だった? 28

29 評価検証の取り組み 数値予報システムは複雑なシステム 予報モデル 解析システム 観測データなどさまざまな部品からなる それぞれの分野の専門家の力を結集する 月 1 回程度集まって議論 ( 全球評価会合 ) 29

30 まとめ 現業モデルとしての全球モデル 先人が築いた道の上にある 基盤モデルの一つ 維持管理は重要 しかし労力はかかる 科学的 技術的課題はたくさん 長期的視点を持って開発 ときには大規模なコード改修 ツールの共用化 共通化 複雑化したシステムのため評価 検証は多様な専門家の視点が重要 30

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